Die 7 besten Datenerkennungstools

Ein typisches modernes Unternehmen verfügt über große Datenmengen, die über zahlreiche Speicherstandorte verteilt sind. Und je größer das Unternehmen ist, desto wichtiger wird es, dass es zu geschäftskritischen Entscheidungszeiten sofortigen Zugriff darauf hat

Die besten Datenerkennungstoolsin diesem Beitrag wird diesen Unternehmen dabei helfen, ihre Datenbestände einzudämmen und die ihnen zur Verfügung stehenden Informationen besser zu nutzen.

Hier ist unsere Liste der sieben besten Datenerkennungstools:

1. InformatikEine Datenverwaltungslösung auf Unternehmensebene mit einem KI-gestützten Datenkatalog zum Scannen digitaler Assets; Es arbeitet mit einem breiten Datenspektrum und kann die Transformation problemlos von Anfang bis Ende verfolgen.
2. Qlik SenseEin intelligentes Tool, das in Cloud-Computing-Umgebungen gut funktioniert; Es bietet intelligente Visualisierungen für eine aufschlussreiche Datenzuordnung, um eine detaillierte Analyse unabhängig von der Datengröße zu ermöglichen.
3. BildEin beliebtes Datenerkennungstool, das weithin eingesetzt wird; Seine Stärke liegt in seinen Berichtsfunktionen, seiner Fähigkeit, ein breites Spektrum an Datenspeichertypen zu erkennen, und der Sicherheit, die es mit sich bringt.
4. SyncSpiderEine ideale Lösung für Benutzer von Bestandskontrolldaten, die aktuelle Informationen über ihre Vermögenswerte benötigen; Es funktioniert gut mit Geschäftstechnologien wie POS und kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen abrufen.
5. Einbruch der DunkelheitEin cloudbasiertes Discovery-Tool zum Identifizieren, Klassifizieren und Sichern von Daten; Trotz der Verwendung fortschrittlicher maschineller Lerntechnologie werden die Netzwerkressourcen geschont.
6. Sie wagen esEin benutzerfreundliches Tool, das unabhängig von deren Standort eine Verbindung zu Datenbanken und Plattformen herstellt. nutzt außerdem maschinelle Lerntechnologie, um Daten zu finden, zu klassifizieren und sie in aufschlussreichen Dashboards und Berichten darzustellen.
7. AtlanEin vielseitiges Tool, das schnell und interaktiv ist und über benutzerfreundliche Suchfunktionen verfügt. Es kann Daten von der Vergangenheit bis zur Gegenwart verfolgen und sogar ihre Auswirkungen in der Zukunft vorhersehen.

Was ist Datenerkennung?

Unter Data Discovery versteht man den Prozess des Sammelns und Auswertens von Daten aus verschiedenen Quellenum Trends und Muster in den Daten zu verstehen. Dieses Verständnis kann dann genutzt werden, um Einblicke in die Leistung zu gewinnen oder eine Plattform für neuere Unternehmungen und Entscheidungen zu schaffen.

Data Discovery, auch Data Mining genannt, kann im Forschungsbereich eingesetzt werden, um Muster in großen Datensätzen zu entdecken und zu extrahierenund helfen dabei, gemeinsame Datenstrukturen zu erkennen, die für tiefergehende, aufschlussreiche Informationen zusammengeführt werden können.

Der Datenermittlungsprozess umfasst in der Regel Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Statistik und Datenbankverwaltungssystemen.

Wie hilft die Datenermittlung?

Datenermittlung hilft Unternehmen:

• Entdecken Sie neue MöglichkeitenEs hilft dabei, neue Erkenntnisse für Methoden der geschäftlichen Wertschöpfung zu gewinnen.
• Erfolg reproduzierenKann zu ähnlich hochwertigen Geschäftsergebnissen führen, bei denen Daten der Katalysator für die Erfolgsgeschichte eines modernen Unternehmens waren.
• Daten sichernKann Datenschutz anwenden, um das Risiko seiner Offenlegung zu verringern und Missbrauch, Diebstahl und Datenlecks zu verhindern.
• Compliance erreichenUnternehmen können den Überblick über ihre Daten und deren Sicherheit behalten, um sicherzustellen, dass sie verstehen, wie sicher sie sind, und um sicherzustellen, dass sie den Industriestandards entsprechen.
• Übernehmen Sie die CloudIn Fällen, in denen ein Umzug in die Cloud (oder eine weitere Expansion) erforderlich ist und Datenerkennungstools alle digitalen Assets in einem Ökosystem sammeln. Dadurch wird sichergestellt, dass kein einziges Datenelement übersehen wird.

Was macht ein gutes Datenerkennungstool aus?

Die sieben besten Datenerkennungstools auf dieser Liste wurden anhand der folgenden Kriterien ausgewählt.

Zu den Funktionen, auf die Sie bei der Auswahl eines guten Data Discovery Tools achten sollten, gehören:

• BenutzerfreundlichkeitEin großartiges Tool ist immer einfach einzurichten und zu verwenden. Ebenso muss ein Datenerkennungstool einfach genug sein, damit technisch nicht versierte Benutzer die benötigten Dashboards und Erkenntnisse sofort erstellen können.
• Umfangreiche Discovery-FunktionenSollte auch in der Lage sein, Daten unabhängig von ihrem Standort zu verfolgen – sei es in der Cloud oder vor Ort; Solange es der Organisation gehört, sollten die Daten in deren Dashboards angezeigt werden.
• Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeitenDie meisten Unternehmen benötigen die Hilfe von Datenerkennungstools, da sie über große Datenmengen verfügen. Daher sollte ein gutes Data-Discovery-Tool in der Lage sein, Daten einfach und in kürzester Zeit zu finden, zu verarbeiten und darzustellen.
• Erkennung von DatentypenDas Tool sollte auch Datentypen in jedem Format identifizieren, in dem sie gespeichert sind, und selbst wenn sie beschädigt sind oder Attribute fehlen.
• Zeigen Sie Daten in aufschlussreichen Dashboards anDie aus den ermittelten Daten erstellten Berichte und Dashboards sollen zu einer einfachen und fundierten Entscheidungsfindung beitragen.
• Funktionen für die ZusammenarbeitEs kommt selten vor, dass nur ein Benutzer ein Dashboard erstellt und es dann verwendet. Daher sollte ein gutes Datenerkennungstool die einfache gemeinsame Nutzung von Dashboards und Berichten zwischen den Beteiligten ermöglichen.
• Der PreisKosteneffizienz und ein positiver Return on Investment (ROI) stehen bei jedem Produkt immer im Vordergrund.

Die besten Datenerkennungstools

Werfen wir nun einen detaillierten Blick auf jedes der sieben Datenerkennungstools:

1. Informatik

ist ein Tool für die Katalogisierung von Unternehmensdaten mit einem breiten und umfassenden Angebot an Datenverwaltungslösungen für Unternehmen.

Es verfügt über einen KI-gestützten Datenkatalog, der Assets in allen Unternehmen scannt, sowie über eine Reihe von Funktionen zur Indizierung von Metadaten und zur Bereitstellung detaillierter Analysen in allen Datenbanken.

Es bietet Datenerkennungsfunktionen wie:

• Scannen und Indizieren von Metadaten, Erkennen und Profilieren von Daten sowie Bereitstellung einer detaillierten Herkunft der Datensätze einer Organisation.
• Es kann automatisch Multi-Cloud-Plattformen scannen, einschließlich Business-Intelligence-Tools (BI), Extraktions-, Transformations- und Ladesysteme (ETL) sowie Metadatenkataloge von Drittanbietern.
• Es kann problemlos mit verschiedenen Datentypen arbeiten und deren End-to-End-Herkunft verfolgen. Es verfolgt die Datenbewegung, von Systemansichten auf hoher Ebene bis hin zur granularen Abstammung auf Spaltenebene, und führt eine detaillierte Auswirkungsanalyse durch.
• Informatica verfügt außerdem über eine erweiterte Datenabhängigkeitsverfolgung, um das Verständnis jeder Transformation der Daten aus verschiedenen Quellen zu erleichtern.
• Es handelt sich um ein vielseitiges Tool, das ETL-Tools mehrerer Anbieter unterstützt und die Extraktion von Metadaten und Herkunft aus beliebten Tools wie , und Microsoft SQL Server Integration Services () ermöglicht.
• Es ist intelligent genug, um statischen und dynamischen Code zu scannen, um eine detaillierte Datenherkunft aus SQL-Dialekten und gespeicherten Prozeduren zu erhalten.
• Alle extrahierten Daten werden automatisch kuratiert, indem KI-gestützte Domänenerkennung, Datenähnlichkeit, Verknüpfungen von Geschäftsbegriffen und Empfehlungstechnologien genutzt werden.

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2. Qlik Sense

ist ein Datenanalyse- und Discovery-Tool mit einem breiten Anwendungsspektrum. Es handelt sich um ein „modernes“ Tool, das in Cloud-Computing-Umgebungen gut funktioniert.

Zu seinen Funktionen gehören:

• Dieses Tool verfügt über eine einzigartige assoziative Engine zum Indizieren und Verstehen der Beziehungen zwischen Daten. Benutzer können die Informationen ihrer Organisation ohne Einschränkungen durchsuchen und filtern.
• Sie können ein vollständig interaktives Analyseerlebnis mit innovativen Visualisierungen genießen, die Daten in einen Kontext stellen, Ausreißer hervorheben, Benutzern die Möglichkeit geben, Auswahlen genauer zu untersuchen und Datensätze für eine tiefergehende Analyse zu erstellen.
• Erkannte und extrahierte Daten können einfach aufbereitet und integriert werden; Benutzer können mit einer unbegrenzten Kombination von Daten, ob groß oder klein, arbeiten.
• Die Anwendungsautomatisierung ermöglicht den Aufbau von Automatisierungsworkflows und das Auslösen ereignisgesteuerter Aktionen. Visuelle und Low-Code-Umgebungen gepaart mit einer umfangreichen Bibliothek an Konnektoren machen das Entwerfen der Arbeitsabläufe und das Auslösen von Aktionen zum Kinderspiel.
• Alle Beteiligten können mitarbeiten und zu Analysen oder Diskussionsthreads beitragen; Die Daten werden betroffenen Benutzern zur Verfügung gestellt, sodass Entscheidungen auf der Grundlage kollaborativer Eingaben getroffen werden können.
• Qlik bietet auch eine erweiterte Analyseintegration – mit Echtzeit-Datenaustausch auf Engine-Ebene –, die es Benutzern ermöglicht, Berechnungen mithilfe visueller Eingaben in seinen Apps zu untersuchen; Auf diese Weise können Benutzer Antworten auf ihre individuellen Fragen ableiten.

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3. Tabelle

ist vielleicht eines der beliebtesten Tools auf der Liste hier. Es ist weit verbreitet und bietet viele Möglichkeiten, alle Daten einer Organisation schnell zusammenzuführen. Es handelt sich um eine Datenvisualisierungssoftware, die sich auf Business Intelligence (BI) konzentriert.

Es gibt weitere Funktionen:

• Tableau bietet eine visuelle Analyseplattform, die Menschen hilft, Daten zu sehen und zu verstehen – und sie ist schnell, flexibel, skalierbar und sicher.
• Darüber hinaus ermöglicht es Lösungen in der Organisation, indem es die Möglichkeiten zum Speichern und Verarbeiten von Daten, zum Vorbereiten und Transformieren von Daten, zum Katalogisieren und Verwalten von Unternehmensmetadaten, zur Abfragebeschleunigung und mehr verbessert.
• Es lässt sich gut in jede Architektur integrieren, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen, da es Single-Sign-On-Authentifizierungsmethoden (SSO) für Sicherheit auf Unternehmensebene mitbringt.
• Es ist einfach zu bedienen und kann direkt nach dem Auspacken verwendet werden; Benutzer können innerhalb weniger Stunden leistungsstarke Dashboards erstellen und eingebettete Analyseintegrationen mit JavaScript-APIs anpassen.
• Daten aus verschiedenen Quellen – einschließlich Tabellenkalkulationen, Cubes und relationalen Datenbanken –, die sich vor Ort oder in der Cloud befinden, können verbunden werden, um aufschlussreiche Informationen zu erstellen.
• Dashboards sind wiederverwendbar, sodass keine wiederholten Inhalte erstellt werden müssen. Sobald Dashboards erstellt sind, können ihnen Berechtigungen zugewiesen werden, damit andere Benutzer die Daten sehen können, auf die sie Zugriff haben.
• Tableau kann digitale Produkte verbessern, indem es Entwicklern ermöglicht, Dashboards in ihre Anwendungen einzubetten.

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4. SyncSpider

dient dazu, dass Benutzer weiterhin ihre aktuellen ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) als primäre Datenquellen verwenden und Daten mit jeder App synchronisieren können. Ein typisches Szenario, in dem dieses Tool eingesetzt werden kann, wäre ein Bestandskontrollsystem, das jederzeit auf dem neuesten Stand bleiben muss.

Es gibt weitere Funktionen:

• SyncSpider kann POS-Systeme mit Cloud-Apps verbinden und Legacy-Systeme mit Cloud-Stores oder moderneren CRMs synchronisieren; Es kann auch online gesammelte Daten in lokalen Datenbanken speichern.
• All dies kann mithilfe von Zeitplänen oder ereignisbasierten Auslösern erreicht werden, die sicherstellen, dass die Daten immer synchron sind. Es handelt sich um ein Tool, das dabei hilft, tägliche Aufgaben zu automatisieren, indem es Daten basierend auf Ereignissen synchronisiert.
• Es kann verwendet werden, um Daten vollständig von einer Plattform auf eine andere zu migrieren; Jeder kann es tun, da das Tool kein fortgeschrittenes technologisches Know-how erfordert.
• SyncSpider kann unabhängig von den Dateiformaten zwei beliebige getrennte Feeds bereitstellen und sogar Daten zuordnen und abgleichen. Es kann neue Kategorien erstellen, indem Daten desselben Typs gepaart werden – auch wenn sie unterschiedliche Bezeichnungen haben.
• Zu den weiteren Import- und Exportfunktionen gehören das Abrufen von Daten von FTP-Servern, das Importieren von Bildern von URLs und der Zugriff auf das Dateispeichersystem der Plattform.
• Zu den zulässigen Vorgängen gehören das Kombinieren von Feldern, das Verketten von Daten, Berechnungen und das Erstellen von Sammlungen.

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5. Einbruch der Dunkelheit

wurde entwickelt, um Daten in jeder App zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen. Obwohl es sich in erster Linie um ein Tool zur Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention) handelt, nutzt es maschinelles Lernen, um kritische Daten zu finden, die dann in Prozessen wie der Identifizierung sensibler Daten, der Datenklassifizierung, der kontextbezogenen Suche und der Verhaltensanalyse verwendet werden können.

Aber dieses Tool kann noch viel mehr:

• Nightfall nutzt APIs zur Integration, wodurch es ohne Agenten eingerichtet werden kann; Dies bedeutet, dass die Netzwerkleistung nicht beeinträchtigt wird und die Benutzererfahrung (UX) auf verbundenen Geräten nicht beeinträchtigt wird.
• Es handelt sich um ein cloudbasiertes Tool, das dabei hilft, Daten zu identifizieren, zu klassifizieren und zu sichern. Es erleichtert die Zusammenarbeit, da Teams automatisierte Workflows für Warnungen, Quarantänen, Löschungen und weitere Aktionen einrichten können.
• Es nutzt Deep-Learning-Funktionen, um strukturierte Ergebnisse wie API-Schlüssel und Kreditkartennummern zu akzeptieren; Es verfügt über eine API, die die Integration mit Produktivitätsanwendungen von Drittanbietern wie Google Drive, Slack, AWS und GitHub unterstützt.
• Diese maschinelle Lerntechnologie kann auch zur Identifizierung und Klassifizierung sensibler Daten und persönlich identifizierbarer Informationen () für einen sichereren Verarbeitungsablauf verwendet werden; Es verfügt außerdem über eine proprietäre Datenerkennungs-Engine, die in neue Produkte und Anwendungen integriert werden kann, sodass keine neuen Module zur Erkennung sensibler Daten erforderlich sind.

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6. Sie wagen es

ist außerdem eine weitere cloudbasierte Datenschutzplattform, die in erster Linie Unternehmen dabei helfen soll, Datenverwaltungsgesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den California Consumer Privacy Act (CCPA) einzuhalten. Mittlerweile verfügt das Tool auch über eine KI-gesteuerte Datenerkennungsfunktion, die alle Daten in den Systemen eines Unternehmens schnell und automatisch findet, klassifiziert und auswertet.

Es gibt mehr:

• Osano lässt sich mit wenigen Klicks problemlos an Datenbanken und Plattformen anbinden; Es kann Daten automatisch erkennen, kategorisieren und filtern, unabhängig davon, wo sie sich befinden – vor Ort oder in der Cloud.
• Seine Technologie für maschinelles Lernen kann beispielsweise API-Endpunkte für SaaS-Anbieter scannen, um festzustellen, ob personenbezogene Daten weitergegeben werden, und diese bei Bedarf in einen von über 160 verschiedenen Typen klassifizieren.
• Die Installation und Einrichtung dieses Tools ist einfach und kann für Benutzer in weniger als einer Stunde einsatzbereit sein; Sobald dies erledigt ist, kann die automatische KI-gesteuerte Klassifizierung sofort über 70 Arten personenbezogener Daten, PII und andere sensible Datentypen identifizieren.
• Alle diese Daten werden in ästhetischen, einfach zu bedienenden und aufschlussreichen Schnittstellen präsentiert, die es Benutzern ermöglichen, sie effizient zu nutzen; Es beantwortet Anfragen schnell und kann effizient genug auf Informationen zugreifen und diese verfolgen, um die Datenidentifizierung und -klassifizierung ohne großen Aufwand zu optimieren.
• Osano wurde für Unternehmen jeder Größe und in jeder Phase entwickelt und ist somit ein wirklich umfassendes Datenerkennungstool.

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7.Atlan

ist ein schnelles und intuitives Datenerkennungstool mit Google-ähnlichen Suchfunktionen zum schnellen Auffinden von Daten in Tabellen, Datenbanken und BI-Dashboards – oder sogar gespeicherten Abfragen.

Es verfügt über ein einziges Suchfenster für alle Daten und Dashboards, um technisch nicht versierten Benutzern Informationen zur Verfügung zu stellen und alle Daten und Vermögenswerte ihrer Organisation anzuzeigen.

Schauen Sie sich weitere Funktionen an:

• Atlan erstellt automatisch ein Datenprofil, um Anomalien wie fehlende Werte oder Ausreißer zu erkennen. Benutzer können benutzerdefinierte SQL-basierte Qualitätsprüfungen für individuellere Datenqualitätsberichte erstellen.
• Das Tool kann Geschäftsbegriffe mit Datenobjekten wie Spalten und Tabellen korrelieren, um ein besseres Verständnis der Daten und ihrer Verwendung zu schaffen. Sobald die Daten entdeckt und korreliert sind, können sie für ein besseres Surferlebnis in BI-Berichte umgewandelt werden.
• Die Daten selbst können zurückverfolgt werden, um zu sehen, wie sie sich im Laufe ihres Lebenszyklus entwickelt haben, und um herauszufinden, woher sie stammen. Es kann auch Einblicke in die Auswirkungen auf Vermögenswerte geben, wenn sich die Daten in Zukunft weiter ändern.
• Während Atlan eine einfache Governance zur Verwaltung der Datennutzung und -akzeptanz im gesamten Unternehmen durch granulare Governance und Zugriffskontrollen bietet, ermöglicht es eine einfache Zusammenarbeit durch Inline-Chats und Anmerkungen für ein besseres gemeinsames und kollaboratives Erlebnis.
• Mit einem visuellen Abfrage-Builder können Benutzer Excel-ähnliche Abfragen wie Filter, Aggregationen und Gruppierungen ausführen, ohne dass eine Programmierung erforderlich ist.
• Automatische Datenqualitätsprofile und Auswirkungsanalysen helfen, Datenprobleme zu verhindern, bevor sie die Leistung beeinträchtigen oder Geschäftsprozesse unterbrechen.

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Es ist Zeit, eines der sieben besten Datenerkennungstools einzuführen

Datenerkennungstools sind ein wichtiger Bestandteil der Technologieinfrastruktur moderner Unternehmen. Es ist ein Tool, von dem jeder profitieren kann, von den Administratoren in der IT-Abteilung über die Entwickler und Analysen im DevOps-Team bis hin zu den Führungskräften an der Spitze.

Außerdem sind Daten der Katalysator für die digitale Transformation. Ein intelligenter Datenkatalog dient als Grundlage für eine solche digitale Transformation – und ob ein Unternehmen in die Cloud verlagern oder expandieren, Daten-Governance und Datenschutz erreichen oder einfach alle seine geschäftskritischen Daten nutzen möchte – Datenerkennungstools werden es immer sein die Ermöglicher.

Daher ist es sinnvoll, dass Unternehmen eines der sieben Datenerkennungstools einsetzen, die wir in diesem Beitrag gesehen haben.

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